製造と組立

業界の背景

製造では、精度、再現性、稼働時間が要求されます。 従来の自動化は、大量、少量の混在に優れています。 学習ベースのシステムは、可変部分、柔軟なレイアウト、複雑なシーケンスまで自動化を拡張します。 ギャップとなるのは、トレーニングと検証のためのデータと環境です。

私たちが提供するもの

• データ収集 — 組み立て、ネジ締め、挿入、検査のデモンストレーション。 複数ステップのシーケンス、エラー回復、および力に敏感なタスク。
• サービスとしての RL 環境 — 実稼働チームのための現実世界の RL 環境。 回線をブロックすることなくポリシーをトレーニングおよび評価します。 永続的なインストルメント化されたセットアップ。
• 大胆不敵なデータプラットフォーム — アセンブリの失敗、位置ずれ、サイクルタイムの異常値をアップロードします。 ポリシーを再生、ベンチマークし、反復します。
• 修理とメンテナンス — ロボットを動かし続けます。 校正、診断、部品。 ダウンタイムを最小限に抑えます。

私たちが提供する価値

• 柔軟性 — 完全な再プログラミングを行わずに、部品のバリエーション、新しい SKU、レイアウトの変更を処理します。
• ランプの高速化 — RL と模倣学習により、新製品の統合時間が短縮されます。
• 稼働時間 — メンテナンスと修理により、生産が継続的に行われます。
• 品質 — 学習された検査とエラー回復により、欠陥が伝播する前に検出されます。

使用例の例

• 組み立て: スナップフィット、ネジ締め、ケーブル配線
• 検査: 視覚的および触覚的な欠陥検出
• 混合モデルラインのキッティングとシーケンス
• バリ取り、仕上げ、後工程の処理